Telefónica Deutschland verfügt über große Datenmengen, die durch die täglichen Geschäftsprozesse entstehen. Diese Daten nutzen wir u.a., um eigene Prozesse und das Kundenerlebnis zu verbessern. Wir haben damit viel Erfahrung mit Data Science Projekten gesammelt. Wie gelingt es, diese Analysen zu nutzen und reale Geschäftsprozesse positiv zu beeinflussen? Anhand verschiedener Data Science Use Cases bei Telefónica Deutschland möchte ich zeigen, wie man fertige Data Science Produkte entwickelt, die automatisierbar und direkt in die Arbeitsumgebung der jeweiligen Abteilungen integrierbar sind.

„Hier rate ich Frauen – und auch allen anderen -, am Ball zu bleiben, da sich sowohl die Methoden als auch die Tools stetig weiterentwickeln.“

herCAREER: Wie erkennen und entwickeln Sie neue Data Science Produkte?

Velikonja: Data Science Produkte erkennen und entwickeln wir immer in Abstimmung mit unseren Kunden. Die Abteilung, in der ich arbeitete – Data Analytics und Artificial Intelligence –, versteht sich als Telefónica interne Beratungseinheit, wenn es um analytische Fragestellungen geht. Daher sind unsere Kunden die internen Fachbereiche wie z. B. Marketing, Netztechnik und Geschäftskundenbereich.
Die Fachbereiche kommen zum Teil direkt auf uns zu, weil sie schon einmal von Machine Learning gehört oder gelesen haben und nun wissen möchten, ob dies auch in ihrem Bereich einsetzbar ist. Unseren internen Kunden geht es darum, ihre Performance hinsichtlich Kosten und Umsatz durch das Wissen, das wir durch die Analyse von großen Datenmengen generieren, zu steigern. Oft ist es aber auch so, dass wir eigeninitiativ Data Science Projekte anstoßen und einen Prototypen entwickeln, weil wir selbst den Bedarf sehen. Damit werden wir dann in den Fachbereichen vorstellig. Es geht bei uns immer auch darum, KollegInnen für Data Science zu begeistern und ihnen zu zeigen, was dadurch möglich ist und wie dies ihre tägliche Arbeit positiv beeinflussen kann. Das hat auch viel mit Selbstvermarktung unseres Tätigkeitsbereichs zu tun. Erklärtes internes Ziel von Telefónica ist es, alle Mitarbeiter zu datenbasierten Entscheidungen zu befähigen. Die Arbeit unserer Abteilung ist hierfür ein wichtiger Bestandteil und Impulsgeber.

herCAREER: Was raten Sie Frauen im Umfeld Data Science, wie sie sich weiterbilden sollten, um in Zukunft weiterhin spannende Produkte und Lösungen entwickeln zu können?

Velikonja: Hier rate ich Frauen – und auch allen anderen -, am Ball zu bleiben, da sich sowohl die Methoden als auch die Tools stetig weiterentwickeln. Ich z. B. gehe sehr gerne auf Meetups, um zu sehen, was andere Unternehmen in dem Bereich machen oder auch woran Universitäten momentan forschen. Spitze finde ich den in München jährlich stattfindenden DataDay der DataGeeks, wo für kleines Geld ein tolles Programm auf die Beine gestellt wird. Auch gibt es zahlreiche Online-Trainings. Mittlerweile höre ich zudem gerne Podcasts zu diesem Thema, z. B. Linear Digressions mit Katie Maline und Ben Jaffe. Ich denke, der Austausch über Unternehmen und Branchen hinweg ist wichtig, um zu lernen und auch für die Zukunft spannenden Themen nachzugehen.

herCAREER: Worauf kommt es bei Data Science an? Welche Skills sollte man mitbringen für eine Karriere in diesem Umfeld?

Velikonja: Der Beruf des Data Scientisten ist wahnsinnig vielfältig, was mir unheimlich viel Freude bereitet, da ich tagtäglich Neues lerne und vielen verschiedenen Aufgaben nachgehen kann. Zum einen habe ich mit unterschiedlichen Fachbereichen zu tun und lerne dadurch jedes Mal den Konzern ein Stückchen weiter kennen. Auch was die Methoden und Toolpalette angeht, bin ich durch meinen Job sehr breit aufgestellt. Aus meiner Sicht ist wichtig, dass jeder in diesem Jobumfeld die gesamte Kette des Data Science versteht und ggf. umsetzen kann: von der Akquise eines Projekts über die Datenanbindung und -aufbereitung bis hin zur Modellierung und Visualisierung. Am Ende steht die Auslieferung des fertigen Produkts an den Kunden. Natürlich entwickelt jeder Data Scientist seinen bzw. ihren Schwerpunkt und arbeitet im Team, wo sich letztlich alle ergänzen. Aber grundsätzlich sind neben einer analytischen Fähigkeit eine ausgeprägte Lernbereitschaft und die Freude an Weiterentwicklung notwendig. Die Bereitschaft sich in Dinge festzubeißen, Freude daran zu haben, sich in sehr komplexe Dinge zu vertiefen und ihnen auf den Grund zu gehen, ist aus meiner Sicht ebenso essentiell.

herCAREER: Auf der herCAREER geht es vor allem um den fachlichen Austausch, der auf den persönlichen Erfahrungen und dem Wissen der Sparringspartnerinnen aufsetzt. Zu welchen Themen können Sie im Vorfeld / auf der Messe / im Nachgang als Austauschpartnerin fungieren – in Schlagworten?

  • Data Science
  • Artificial Intelligence
  • Gender Diversity
  • Gründung eines Frauennetzwerks
  • Karriere im MINT Bereich

herCAREER: Gibt es Themen, zu denen Sie persönlich eine/n Sparringspartner/in suchen und einen fachlichen wie persönlichen Austausch weiterführen möchten? Dann benennen Sie uns Schlagworte für ihre Themen.

  • Data Science
  • Artificial Intelligence
  • Leadership
  • Agiles Arbeiten
  • New Work
  • Culture Change

Wie können oder möchten Sie kontaktiert werden?

Über die Person

Nach ihrem Mathematikabschluss an der TU München lernte Laura-Luisa Velikonja das Handwerk des Data Science zunächst bei der Data Science Beratung Alexander Thamm GmbH. Durch die Teilnahme an dem TEFDatathon 2016 wechselte sie zu Telefónica Deutschland, wo sie nun als Senior Data Scientistin in der Abteilung Business Analytics & Artificial Intelligence arbeitet. Dort unterstützt sie die internen Fachbereiche dabei, datenbasiert Entscheidungen zu treffen und so Mehrwert für das Unternehmen zu generieren. Als Product Owner betreut sie verschiedene Data Science Use Cases, die Prozessfehler und -anomalien frühzeitig erkennen. Nebenher gründete sie gemeinsam mit einer Kollegin die firmeninterne Community TelefónicaConnects zur Förderung von Geschlechterdiversität. Ziel von TelefónicaConnects ist es, den Frauenanteil gerade in ihrem Bereich weiter zu fördern und so zu mehr Diversität beizutragen. Lauras Leidenschaft ist es, mittels Machine Learning die Kollegen von repetitiven, manuellen Tätigkeiten zu befreien und so den Fokus aller auf die spannenden Aufgaben zu lenken.

Dieses MeetUp wurde präsentiert von F10 FemaleOneZero GmbH und war Teil der Karriere-MeetUps bei der herCAREER 2019, Ort und Zeitpunkt finden Sie im Programm.